HashMap源码解析《二》

本文深入探讨了HashMap的初始化方法,解析了其内部实现机制,包括如何根据初始容量计算数组长度、阈值设定及扩容策略等。

在上一篇文章中,关于Hashmap的初始化和put方法有所了解,发现了其中特别有趣的算法。

今天先来看看他的初始化方法然后看看一些算法:

1,hashMap的初始化方法   主要是用Map去初始化hashMap的这个方法

 public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
        putMapEntries(m, false);
    }

这个方法将默认个加载因子值赋值给加载因子,然后调用这个putMapEntries方法,我们主要分析一下这个函数

 final void putMapEntries(Map<? extends K, ? extends V> m, boolean evict) {
        int s = m.size();      //首先取得他的size,map的size取得的值都是真正包含的键值对的值,不是内部被使用桶的数量
        if (s > 0) {       //只有在传递进来的map内部有元素的时候,才进行后续操作
            if (table == null) { // pre-size    //数组还没有被初始化
                float ft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F;   
        //计算在当前的size和加载因子下,对应的数组长度是多少 ,加一是为了下段代码中强转取整;
                int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ?   //该长度有没有超过最大容量。  如果没有将他转为int类型,会取整。
                         (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY);
                if (t > threshold)
                    threshold = tableSizeFor(t);  
         //如果该长度大于阈值,那么将t转换为比他大的2的幂次数,如果他本身是则返回原值,下边会专门讲tableSizeFor方法
            }
            else if (s > threshold)  //如果数组已经初始化,并且现在的map.size>阈值,那么进行数组扩充;resize方法会在下文讲解
                resize();
            for (Map.Entry<? extends K, ? extends V> e : m.entrySet()) {//遍历该map  并且put进hashmap中
                K key = e.getKey();
                V value = e.getValue();
                putVal(hash(key), key, value, false, evict);
            }
        }
    }

1,<tableSizeFor() 方法>

具体代码如下:

 static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }

 将传入不为2的幂次的capacity转化为大于他并且最接近的2 的幂次数。 例如9 =》16=》2^4;如果本身就是2的幂次,则返回原值;

 这个方法的的返回值应该当做这个数组的长度,但是在初始化hashmap的时候,它的返回值是设置给Threshold;

  public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        ....//省略部分源码
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);  //这里tableSizeFor方法的返回值是赋值给threshold,而不是capacity
    }

之前不懂为什么要设置给Threshold,部分源码如下。首先在Hashmap源码中没有capacity这个成员变量,他的值不能进行保存,在初始化数组的时候,根据oldThreshold是否大于0,进行判断。将threshold的值赋值给capacity.然后根据capacity的大小初始化数组,如果一开始将返回值赋值给capacity,那么在以下代码中判断oldCap>0的时候就不止是需要进行扩充。还需要初始化数组。

 final Node<K,V>[] resize() {
        Node<K,V>[] oldTab = table;
        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
        int oldThr = threshold;
        int newCap, newThr = 0;
        if (oldCap > 0) {
             ...
        }
        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
            newCap = oldThr;
       

第二个方法,是在数组reSize的时候进行rehash;

 我们知道hashmap的数据结构是数组+链表/红黑树,我们希望她在存放数据的时候,存放聚云,最理想的就是数组中的每个位   置上只有一个元素,这样查询的时候效率最高,不需要遍历,也不用通过equals去比较k,而且空间的利用率最大,分布最均匀。而在数组扩充容量之后,需要对之前数组中链表的节点进行重排。





扩充前原数组  长度为16

扩充后  长度为32 ,但是实现了重分布,是整个hashmap分布得更加均匀,简化查找过程,提高查找效率






【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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